自动气象站测量大气湿度和温度常常部署使用HMP-45D温湿度传感器,但在实际观测时,温湿度传感器易受非目标环境参量影响而导致实际测量误差大,尤其是高温高湿环境下的测量数据误差极大,因此需要补偿温湿度传感器实际测量数据,以期满足业务运行需求。研究温湿度传感器实际测量数据所受非目标参量影响,并确定主要影响因子。针对HMP-45D温湿度传感器实际测量误差影响因子,分别利用改进遗传算法(GA)结合支持向量机(SVM)对湿度数据温度补偿,采用布谷鸟搜索算法融合BP神经网络对温度数据湿度补偿。温湿度传感器测量误差主要干扰参量验证。分别通过理论分析、实验检定来验证分析非目标参量干扰因素,并根据精密仪器操作标准制定验证方案。分析观测数据知,在多非目标参量中,环境温度对相对湿度测量数据影响最大,环境湿度对温度测量数据干扰最大,并且数据误差均呈非线性。湿度传感器温度补偿模型。分析研究温度对湿度传感器观测数据非线性影响,构造遗传算法(GA)适应度函数并对其选择、交叉、变异算子优化,进一步优化遗传算法,用优化后的GA寻优SVM参数,建立GA-SVM湿度传感器温度补偿模型,补偿温度对传感器实测湿度数据的非线性误差,并和SVM模型对比验证,进一步说明GA-SVM在温度补偿上的优越性。结果表明,GA-SVM算法能高效补偿环境温度对湿度观测造成的非线性干扰,提高测量结果数据质量。温度传感器湿度补偿模型。研究采用BP神经网络的训练误差作为CS算法适应度函数,对权值、阈值寻优,建立CS算法改进BP算法的湿度补偿模型,补偿湿度对实际观测温度数据的非线性干扰误差。同时针对布谷鸟寻窝速度慢、精度低等缺陷引入自适应步长到寻窝中,提高CS算法随机性,使算法能跳出局部极值,改善CS-BP算法补偿准确度。建立的温湿度传感器补偿模型均能较好补偿环境干扰因素的非线性误差,有效地提高了温湿度传感器观测数据质量。